多模态图像文本描述生成数据集MultimodalImage-TextDescriptionGenerationDataset-yutaroatarashi
数据来源：互联网公开数据
标签：图像描述, 文本生成, 多模态学习, 视觉语言, 图像标注, 自然语言处理, 机器翻译, 数据集构建
数据概述：
该数据集包含图像及其对应的多语言文本描述，旨在促进多模态视觉语言研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但图像内容涵盖多种场景和物体，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，核心数据项包括：
text：图像的原始文本描述（可能为日语）。
objects：图像中物体的描述（以列表形式给出）。
width, height：图像的尺寸信息。
bbox：物体在图像中的边界框坐标。
base64_image：图像的Base64编码。
text_en_opus, text_en_fugumt, text_en_mbert, text_en_fugumt_seg：多种机器翻译模型生成的英文文本描述，以及不同翻译模型和设置下的变体。
sim, sim_generate_75, sim_fugumt_75, sim_true：文本相似度评分，用于评估不同描述的质量。
generated_prompt：用于生成描述的提示词。
数据格式：数据集以CSV格式存储，方便数据读取和分析。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于多模态学习、图像描述生成、机器翻译质量评估等学术研究，以及跨语言信息检索。
行业应用：可用于开发图像搜索引擎、智能相册、自动化内容生成等应用，并提升图像描述的准确性和多样性。
决策支持：支持企业在内容创作、市场营销等方面的决策，例如自动生成产品描述，优化广告文案等。
教育和培训：作为自然语言处理、计算机视觉、深度学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解多模态数据处理流程。
此数据集特别适合用于探索图像内容与多语言文本描述之间的关联，评估不同翻译模型的性能，并提升图像描述生成模型的质量和鲁棒性。
